¿Qué es el algoritmo backpropagation?

La inteligencia artificial (IA) parece no tener límites, pues cada vez abarca más ámbitos de nuestro día a día. El algoritmo backpropagation, una de las tantas aplicaciones de la IA, surge con el objetivo de crear y entrenar redes neuronales artificiales.

Esta es una de las disciplinas que se encuadran dentro del machine learning, una de las técnicas en las que puedes formarte con el Máster en Inteligencia Artificial online de la Universidad Europea. Su variante presencial, el Máster en Inteligencia Artificial impartido en Madrid, recorre también otras técnicas avanzadas.

Te invitamos a continuar leyendo este artículo si te interesa conocer las funciones del backpropagation en la actualidad y sus posibles usos en el desarrollo de redes neuronales.

Funciones de backpropagation

La principal función del algoritmo backpropagation es imitar el funcionamiento del cerebro humano. Gracias a una red neuronal es capaz de reconocer algunas de las características de los datos de entrada que recibe. Para lograrlo, esta disciplina utiliza un algoritmo de cálculo que aplica un método bifásico basado tanto en la adaptación como en la propagación.

El lenguaje de programación que más frecuentemente se utiliza para programar este tipo de algoritmos de entrenamiento es Python. Este permite detectar los diferentes errores que se dan en las redes neuronales durante estos procesos.

Para entender cómo funciona el algoritmo backpropagation es recomendable familiarizarse con las seis fases que lo conforman:

• Elección de entrada y salida: es el punto inicial de todo el proceso y resulta determinante para que su desarrollo se lleve a cabo con éxito.
• Configuración: a los valores iniciales de entrada y salida, se suman otros secundarios. Estos han de modificar parámetros tanto a nivel del nodo como de cada capa de la red neuronal. En el nodo se acumula la información y se ofrece una respuesta o resultado de salida que varía en función de los valores de entrada determinados. Dichos resultados se conectan entre nodos a través de enlaces. Las capas aglutinan conjuntos de neuronas que realizan el mismo proceso.
• Cálculo de error: se obtiene a partir del análisis de los nodos y capas de red neuronal.
• Minimización de errores: el algoritmo se encarga de aminorar el efecto de esos fallos a lo largo de toda la red.
• Actualización de parámetros: si la tasa de error es alta, el backpropagation cambia sus parámetros para reducirla al mínimo.
• Modelado para la predicción: se trata de analizar las entradas después de aminorar estos errores para así disponer de garantías de éxito en los resultados.

La fase inicial de entrada y salida permite diferenciar procesos supervisados de aquellos que no lo están. De este modo, podemos entender cómo la intervención del ser humano en el proceso es un factor diferencial para distinguir entre aprendizajes supervisados y no supervisados.

Usos de backpropagation hoy en día

Uno de los principales usos del método de backpropagation es la detección de errores en el proceso de aprendizaje. Tras descubrir el primer fallo en la ubicación original, el algoritmo puede moverse de manera inversa y señalar otras anomalías que afectan tanto a nodos como a capas anteriores. Del mismo modo, es capaz de ofrecer soluciones en elementos posteriores.

Gracias a su capacidad para reconocer patrones, el algoritmo backpropagation reporta grandes beneficios que dan solución a diversos procesos.

Entre los ejemplos de machine learning en los que el backpropagation está presente podemos encontrar:

• El reconocimiento óptico de caracteres.
• La conversión de texto escrito a voz.
• El procesado de imágenes médicas.
• La inspección automática de defectos.

Como has podido observar, el método de backpropagation ofrece numerosas posibilidades a corto, medio y largo plazo. Su potencial para generar nuevos puestos de trabajo en los próximos años hace del machine learning, en general, y del backpropagation, en particular, dos itinerarios profesionales clave. ¿Te gustaría dirigir tu carrera en este sentido? Consulta nuestros planes de estudios en esta web.